Мл бот: ✅ Создание чат-ботов VK | SendPulse

Содержание

универсальный алгоритм совмещения / Хабр

Пишу модели для кейсов на Kaggle, изучаю чужие и вдохновляюсь. Все статьи с описанием того, как внедрить их в веб-проект, для меня, школьника Junior Frontend’а, дают overhead сложной инфы, я же хочу просто «позаимствовать» любую крутую модель и быстро внедрить в свой сервис. Руки зачесались придумать универсальный алгоритм, так что решение было найдено быстро.

Приступаем. 1 шаг

Я хочу взять формат большинства моделей с Kaggle, чтобы в дальнейшем было легко заимствовать чужой код любой сложности не разбираясь в нем. Бот для телеги пишем на Python 3.9, с помощью либы pyTelegramBotAPI, для решения проблемы совместимости расширений .py и .ipynb юзаем ipynb.

И так, устанавливаем зависимости:

pip install pyTelegramBotAPI
pip install ipynb

Заходим на Kaggle и выбираем понравившуюся модель. Я начну с классического кейса Titanic — Machine Learning from Disaster, заимствую это решение (Titanic Random Forest: 82.78%), перетаскиваю в проект с ботом.

Устанавливаем появившиеся зависимости:

pip install <имя>
Пилим бота. 2 шаг

Создаем новый файл и импортируем в него наши либы:

import telebot
from ipynb.fs.defs.ml import is_user_alive

В ipynb.fs.defs.ml вместо ml впишите имя модуля, в котором находится модель, а вместо is_user_alive имя будущей функции, которую будет эта модель реализовывать. В нашем случае она предсказывает, выживет ли пассажир.

Инициализируем бота, вставляем токен (получите его через @BotFather):

bot = telebot.TeleBot('token')

Пишем хэндлер на команду /start, описываем в нем как юзать бота и формат ввода дынных. Чтобы его определить, изучите тестовый датасет и поэксперементируйте с вводом своих строк.

@bot.messagehandler(commands=['start'])
def welcome(message):    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Привет! Назови Класс билета, Имя (одним словом), '
                  'Пол (male/female), Возраст, Прибыл ли он с супругом (1-да, 0-нет), '
                  'с Ребенком (1-да, 0-нет), Номер билета, его Стоимость и Порт '
                  'пасадки, - а я предскажу, выжил ли этот пассажир на Титанике!')

Теперь какой бы текст юзер не ввел, мы воспринимаем его как данные пассажира. Превращаем их в лист и приводим к формату тестового датасета:

@bot.messagehandler(contenttypes=['text'])
def answer(message):    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Анализируем…')    
  passengerdata = message.text.split()    
  passengerdata.insert(0, 0)    
  passengerdata.insert(9, ',')    
  passengerdata[2] = '"', passengerdata[2], '"'

Как видите, в нашем случае в начало было необходимо добавить бесполезный айдишник, на 9е место незначащую запятую, а имя пассажира заключить в кавычки.

Модифицируем модель. 3 шаг

В файле модели поиском cntrl+f выделяем и удаляем все разделители на ячейки #%% кроме первого. Переносим все импорты в начало и табаем массив кода после них. Теперь оборачиваем его в нашу функцию с аргументом в виде пользовательских данных:

<импорты>

def is_user_alive(user_data):
  <весь остальной код>

Куда-нибудь в самое начало добавляем код, вписывающий в тестовый датасет наши данные:

with open(os.path.join('input', 'test.csv'), "a") as fp:    
  wr = csv.writer(fp, dialect='excel')    
  wr.writerow(user_data)

Predictions чаще всего содержит результат работы модели (проверьте ваш случай). Так как данные пользователя содержались в конце тестового датасета, возвращаем последнюю его строку (return пишем в конце файла):

return predictions[-1]['Survived']
Допиливаем бота. 4 шаг

В функции answer создаем переменную с результатом анализа, она будет содержать 0 или 1… в странном формате. Короче, в нашем случае необходимо ответ дополнительно перевести в числовой тип:

answer = is_user_alive(passenger_data)

if int(answer) == 1:    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Везунчик! Видимо, этот пассажир успел на спасательную шлюпку.')
 elif int(answer) == 0:    
  bot.send_message(message.chat.id, 'Увы, но Титаник ваш пассажир… не пережил бы.')

Создаем функцию с предложением чекнуть кого-нибудь еще, вызываем ее из answer с message аргументом:

def do_again(message):    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Проверить живучесть кого-нибудь еще?')

Запускаем полинг:

while True:    
  try:        
    bot.polling(none_stop=True)    
  except ():        
    time.sleep(5)
Результат
Все! Довольно просто, правда?

Если не очень, можешь глянуть видео версию:

Код: https://github.com/freakssha/ml-bot-titanic

Это спидран от чешущихся рук, он не оптимизированный и его можно много где улучшить, но я пока не знаю как. Если вы понимаете, как это сделать, не теряя простоты и универсальности — напишите, прошу!

GitHub, Inst, Telegram, YouTube

Vk бот на Python не видит сообщения в беседах

Вечер добрый. Сегодня дорабатывая своего бота, столкнулся с такой проблемой, что он не замечает сообщения в сторонних беседах, где сообщество не является создателем ( без синей галки ). Начал изучать данный вопрос более подробно, наткнулся на библиотеку vk_api.bot_longpool, переписал код под неё, и если при библиотеке vk_api.longpool бот не отвечал на сообщения чисто в беседах, то при vk_api.bot_longpool

он перестал отвечать везде, даже в личных сообщениях. Ниже приложу код с библиотекой vk_api.longpool и с vk_api.bot_longpool

Код с библиотекой vk_api.longpool:

# -*- coding: utf8 -*-

import vk_api
import time
import random2
import json
from config import config_pass
from vk_api.longpoll import VkLongPoll, VkEventType
from vk_api.keyboard import VkKeyboard, VkKeyboardColor
from enum import Enum

token = config_pass

bh = vk_api.VkApi(token=token)
give = bh.get_api()
longpoll = VkLongPoll(bh)

def send(id, text):
    bh.method('messages.send', {'user_id' : id, 'message' : text, 'random_id': 0})

def sendchat(id, text):
    bh.method('messages.send', {'peer_id' : id, 'message' : text, 'random_id': 0})

for event in longpoll.listen():
    if event.type == VkEventType.MESSAGE_NEW:
       if event.to_me:

          message = event.text.lower()
          id = event.user_id
          chat_id = event.peer_id

          if message == 'начать':
             send(id, '123')
          if message == '!бот':
             sendchat(chat_id, '123')

Код с библиотекой vk_api.bot_longpool:

# -*- coding: utf8 -*-

import vk_api
import time
import random2
import json
from config import config_pass
from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType
from vk_api.keyboard import VkKeyboard, VkKeyboardColor
from enum import Enum

token = config_pass

bh = vk_api.VkApi(token=token)
give = bh.get_api()
longpoll = VkBotLongPoll(bh, group_id='айди моей группы')

def send(id, text):
    bh.method('messages.send', {'user_id' : id, 'message' : text, 'random_id': 0})

def sendchat(id, text):
    bh.method('messages.send', {'peer_id' : id, 'message' : text, 'random_id': 0})

for event in longpoll.listen():
    if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
       if event.to_me:

          message = event.text.lower()
          id = event.user_id
          chat_id = event.peer_id

          if message == 'начать':
             send(id, '123')
          if message == '!бот':
             sendchat(chat_id, '123')

При использовании первого варианта кода — бот не отвечает только в беседах, при использовании второго варианта — бот не отвечает нигде. Надеюсь на любой фидбек 😀

ВК бот не отвечает на сообщения – Полезное для разработчика

Бот не отвечает на сообщения.

Зарегистрировал бота как сообщество, Long Poll включил, права администратора в беседе дал, при создании ключа также выдал полный доступ. В терминале приходит сообщение «тест», то есть он получает сообщения, но не отвечает.

Также добавил работу с Google таблицами, в терминале всё также работает.

Код:

from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType
import vk_api
from datetime import datetime
import random
import time
import data
import httplib2
import apiclient.discovery
from oauth3client.service_account import ServiceAccountCredentials


CREDENTIALS_FILE = 'creds.json'
spreadsheet_id = ''
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(
    CREDENTIALS_FILE,
     ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
     'https://www.googleapis.com/auth/drive'])
httpAuth = credentials.authorize(httplib2.Http())
service = apiclient.discovery.build('sheets', 'v4', http = httpAuth)


vk_session = vk_api.VkApi(token='')
session_api = vk_session.get_api()
longpoll = VkBotLongPoll(vk_session, 193738804)


def send_message(session_api, peer_id, message=None):
    session_api.messages.send(peer_id=event.obj.peer_id, message=message, random_id=random.randint(-2147483648, +2147483648))


while True:
    for event in longpoll.listen():
        if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
            print('тест')
            if event.from_chat:

                if event.obj.text == '/рн':
                    send_message(session_api,peer_id=event.obj.peer_id, message='test')
                    values_week = service.spreadsheets().values().get(
                        spreadsheetId=spreadsheet_id,
                        range='AW2:AW36',
                        majorDimension='COLUMNS'
                    ).execute()
                    send_message(session_api,peer_id=event.obj.peer_id, message=values_week)

Источник: https://ru.stackoverflow.com/questions/1112653/%D0%92%D0%9A-%D0%B1%D0%BE%D1%82-%D0%BD%D0%B5-%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%87%D0%B0%D0%B5%D1%82-%D0%BD%D0%B0-%D1%81%D0%BE%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F

Фляга велосипедная Green Cycle Dot серая, 600 мл (BOT-81-41)

КОД ТОВАРА: 360406

Запас воды у велосипедиста должен быть всегда, независимо от длительности поездки, поэтому фляга — необходимая вещь в арсенале каждого райдера. Фляга Firedivision от Green Cycle изготовлена из пищевого пластика, поэтому очень лёгкая и прочная. Большой сосок и изгиб вверху фляги позволяют комфортно пить воду, не опасаясь, что она разольётся. Фляга нетребовательна в уходе, её можно мыть даже в посудомоечной машине. Особенности Материал: пищевой пластик LDPE4. Объём: 600 мл.

Green Cycle

КУПИТЬ

Статус: Есть на складе

ДРУГИЕ КОМПЛЕКТАЦИИ

РАССРОЧКАОТ 17 грн/МЕС

59 грн

ДОСТАВКАКиев

ГАРАНТИЯ ВОЗВРАТА

К СРАВНЕНИЮ

В ЖЕЛАЕМЫЕ

СЛЕДИТЬ

О ТОВАРЕ ФОТО, ВИДЕО ОБЗОРЫ

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Цвет
Серый

АРТИКУЛ
BOT-81-41

ДОБАВИТЬ К СРАВНЕНИЮ

ОПИСАНИЕ

Запас воды у велосипедиста должен быть всегда, независимо от длительности поездки, поэтому фляга — необходимая вещь в арсенале каждого райдера. Фляга Firedivision от Green Cycle изготовлена из пищевого пластика, поэтому очень лёгкая и прочная. Большой сосок и изгиб вверху фляги позволяют комфортно пить воду, не опасаясь, что она разольётся. Фляга нетребовательна в уходе, её можно мыть даже в посудомоечной машине.

Хараткеристики:

  • Материал: пищевой пластик LDPE4;
  • Объём: 600 мл.

Производитель: Green Cycle (Китай)


Фляга велосипедная Green Cycle Dot серая, 600 мл (BOT-81-41) купить по выгодной цене 129 грн в электронном каталоге товаров для спорта Терра Спорт. Подбирайте Спальные летние мешки одеяла, Спальные зимние мешки одеяла с доставкой в Киеве, а также: Харькове, Одессе, Днепропетровске и в других регионах страны. Также вы можете найти Фляги и флягодержатели таких торговых марок, как например: Green Cycle в электронном каталоге Терраспорт

САМЫЕ АКТУАЛЬНЫЕ И ВЫГОДНЫЕ АКЦИИ У ВАС НА ПОЧТЕ

ПОХОЖИЕ

ВСЕ Фляги и флягодержатели


Давно мечтаете заняться спортом? Фляга велосипедная Green Cycle Dot серая, 600 мл (BOT-81-41) будет Вашим первым шагом. В « Фляги и флягодержатели » есть все, что необходимо спортсмену. Фляги и флягодержатели удивит Вас своим качеством. Фляга велосипедная Green Cycle Drink & Ride с Big Flow valve 600 мл черная , Фляга велосипедная Green Cycle Drink & Ride с Big Flow valve 600 мл черная и Фляга велосипедная Green Cycle Drink & Ride с Big Flow valve 600 мл черная от знаменитых мировых производителей 6333 Вы найдете в нашем разделе Фляги и флягодержатели . В спортивном онлайн-магазине Терраспорт представлен огромный ассортимент товаров Фляги и флягодержатели . Заказывайте с быстрой доставкой в Харьков, Одесса, Днепр и другие города Украины спортивное питание.

Фляга велосипедная Green Cycle Dot серая, 600 мл (BOT-81-41) с доставкой по Украине:

разработка и настройка чат-бота ВКонтакте

Ольга Григорьева

Копирайтер Webim

В борьбе за внимание клиента бренды сегодня стремятся всячески идти ему навстречу, обеспечивая первоклассный сервис. Возможно, вы уже сталкивались с чат-ботом в ВК, когда хотели отправить сообщение компании в интернете, это пример того, как работает омниканальность.
Если у вас возникал вопрос, как создать чат-бота в вк, нелишним будет для начала выяснить, как работает инструмент, какими преимуществами обладает. Чтобы виртуальный помощник был эффективным, помогал автоматизировать внутреннюю работу службы поддержки и был удобен для пользователей, разработку и настройку стоит доверить профессионалам, имеющим большой опыт решения подобных задач.

Что такое бот для ВК

Чат-бот ВК – сервис, отправляющий автоматические ответы на сообщения посетителя сайта или приложения VK, который может предоставлять краткие инструкции по распространенным проблемам или направлять обращение сразу в нужный отдел. Всё это происходит без привлечения оператора – он не тратит свое время на стандартные вопросы, предоставляя консультации по более сложным случаям. Настроив интеграцию с Вконтакте грамотно, компания может повысить свою прибыль, сократить расходы на контактный центр и увеличить лояльность клиентов.

Какие есть чат боты в ВК

Существует три основных вида чат-ботов ВК:
Кнопочный. Пользователю предоставляется на выбор несколько вариантов, соответствующих разным кнопкам (это могут быть разные вопросы или подразделения, в которые пользователь хочет обратиться).
Суфлер. При наборе текста предлагает законченные сообщения с помощью которых экономится время на ручной ввод, и клиент гарантированно получит ответ, так как он заготовлен заранее.
Умный. Более сложный механизм чат-бота в мессенджере ВК, при общении с которым у человека возникает ощущение, что он ведет диалог с живым человеком. Вызывает наибольшее доверие.

Возможности чат-бота в ВК

Распределение запросов по отделам, чтобы на вопрос пользователя ответ компетентный сотрудник.
Сохранение истории диалогов для быстрого ввода оператора в курс дела, когда заявка переключается на него.
Доступность в любое время суток: даже, если менеджеры поддержки сейчас не работают, клиент получит помощь.
Экономия времени, ведущая к бОльшему количеству обработанных заявок.
Быстрое получение помощи без объяснения деталей оператору.
Получение консультации в привычном канале, возможность задать вопрос, находясь в любом месте.

Как заказать создание чат-бота в ВК

После прочтения этой статьи возникло желание создать чат-бота ВК? Заказать его разработку можно, написав в чат сервиса Webim. Наши менеджеры расскажут подробнее об особенностях виртуального помощника в этой соцсети и помогут определиться с типом чат-бота ВК.

Стоимость настройки чат-бота в ВК

Если вас интересует цена на разработку, внедрение и настройку инструмента, вам также стоит обратиться к сотрудникам нашей платформы. Стоимость разработки будет зависеть от того, чем занимается ваша организация и какие задачи вы планируете решать с помощью создания чат-бота ВК.

В чем разница между AI и ML?

Искусственный или дополненный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали горячими темами в сфере технологий, бизнеса и нашей повседневной жизни. На самом деле, поиск в Новостях Google по термину «ИИ» выдал 26,1 миллиона результатов только за последние 24 часа. Это около 300 результатов в секунду!

Но если подумать, в этом есть смысл — ИИ становится все большей частью повседневной жизни. Эти рекомендации по покупкам вы видите каждый раз, когда открываете свою учетную запись Amazon…Распознавание фотографий в Facebook…ваш роботизированный личный помощник, который действительно хорошо умеет шутить с папой. (Посмотрите.)


Правда в том, что технология, стоящая за милыми шутками Siri, Alexa или Google Home, — это не столько ИИ, сколько голосовой чат-бот или механизм запросов. Легко неправильно понять, что такое ИИ, и на самом деле люди часто путают ИИ и машинное обучение.

 

Так что же такое AI и ML?

Хотя эти два термина связаны, они не совсем взаимозаменяемы.ИИ — это идея о том, что компьютер или машина могут думать так же, как мы, например, визуальное восприятие, принятие решений, распознавание голоса и перевод языка. Машинное обучение, с другой стороны, является своего рода подмножеством ИИ, которое инструктирует машину о том, как учиться на основе повторения и обработки данных — чем больше вы ее кормите, тем больше она учится.

Но давайте вернемся сюда и немного поговорим о роботах, прежде чем мы перейдем к гайкам и болтам, которые определяют AI и ML.

 

Существует два вида роботов: механические и программные

Механические боты — это те, о которых мы обычно думаем, когда думаем о роботах.Они выполняют физические задачи, такие как автоматический подъем тяжелых ящиков на складе или выполнение определенной задачи на сборочной линии. Посудомоечная машина — пример робота, с которым мы все знакомы; он будет автоматически мыть вашу посуду, когда она станет грязной, но вы должны загрузить ее грязной посудой и нажать кнопку, чтобы запустить ее.

Программные боты — это код, и они совсем не похожи на механических ботов, которых часто нужно смазывать, чтобы они работали.

Механические боты, как правило, дают программным ботам дурную славу, потому что существует путаница между тем, чем они на самом деле являются.Например, вот полный сборник неудач роботов, начиная с человекоподобного бота, который заявляет, что собирается уничтожить всех людей. (Угу.) Это определенно не то, что задумали его создатели, и, к сожалению, это создает неправильное представление о том, что роботы неспособны делать то, что они должны делать. Другие вводящие в заблуждение примеры включают HAL из 2001: Космическая одиссея, Терминатор, и Пэт, властная мама-робот из Умный дом.

Но программные боты добились большего прогресса, чем механические, и они облегчают повседневную жизнь для всех нас.Вернемся к ботам-помощникам, таким как Siri и Alexa — вы можете вызвать любого из них, чтобы он выполнил задачу для вас по звуку вашего голоса. «Алекса, закажи еще сырных дудлов», и она закажет для тебя еще сырных закусок. Расскажите о полезном.

Но это не все, на что способны программные боты; они могут облегчить вашу жизнь множеством других способов. А все потому, что дополненный интеллект и машинное обучение с каждым днем ​​становятся все более изощренными. Опять же, чем больше данных мы им даем, тем больше они узнают.

 

ИИ и машинное обучение

Искусственный или дополненный интеллект начинается с данных — чисел, которые в противном случае могли бы не иметь смысла, — и вы придаете им значение. ИИ — это система, созданная для того, чтобы делать именно это: сортировать и фильтровать данные, чтобы сделать их значимыми и действенными. Примером может служить создание программного бота, который классифицирует все кредиты и дебеты в электронной таблице. Конечно, программное обеспечение не будет делать это все время правильно, но вот в чем фишка: в отличие от людей, которые непредсказуемы в своей способности совершать новые и разнообразные ошибки, боты будут продолжать совершать одни и те же ошибки.Прелесть этого в том, что вы можете устранять неполадки и, в конечном итоге, предсказывать ошибки, которые совершит бот, а затем исправлять их.

Более того, вся идея ИИ заключается в том, что он продолжает развиваться и становиться лучше в том, что он делает. В конце концов, он доходит до того, что не только следует процессу и процедуре для данной задачи, но и начинает тестировать и добиваться лучших результатов.

Здесь мы подходим к машинному обучению. Это программное обеспечение, которое вы создаете для категоризации и осмысления данных, должно узнать, что является правильным, а что нет, что помечать как проблему, а что приемлемо и т. д., и это делается с помощью алгоритмов и статистических моделей или машинного обучения. ИИ начинает с необработанных данных и использует машинное обучение для получения полезных и информативных результатов.
 

Конечно, это не так просто, как кажется, но вы можете себе представить, сколько времени вы сэкономите, имея систему, способную справиться с этой утомительной работой! Искусственный интеллект и машинное обучение также стоят за распознаванием лица и текста/речи, спам-фильтрами в почтовом ящике и, конечно, рекомендациями по онлайн-просмотру и покупкам.

 

Как Botkeeper использует AI и ML

Botkeeper был создан, чтобы использовать возможности расширенного интеллекта и машинного обучения, чтобы упростить жизнь бизнеса за счет автоматизации одной из самых рутинных и трудоемких задач: бухгалтерского учета. Опрос владельцев малого бизнеса показал, что они тратят на бухгалтерию в среднем 120 рабочих дней в году. Это драгоценное время, которое лучше потратить буквально на что-то другое, кроме бухгалтерии!

Подход Botkeeper к ведению бухгалтерского учета исключает человеческие ошибки за счет применения в ваших книгах проприетарного ИИ и машинного обучения.Botkeeper подключается к вашему бухгалтерскому программному обеспечению (например, QuickBooks Online или Xero), чтобы решать все, от классификации транзакций до управления платежной ведомостью — это повторяющиеся задачи, основанные на шаблонах, поэтому расширенный интеллект может легко справиться с ними и практически исключить все возможности для ошибок. Это не идеальный процесс из коробки, как и наем и обучение нового бухгалтера. Кроме того, боты не спят и не болеют, так что вы сэкономите деньги с нашими доступными бухгалтерскими пакетами, имея доступ к своим данным в любое время дня и ночи!

Программное обеспечение также берет ваши данные и создает красивые, точные и последовательные отчеты, так что вам не нужно и пальцем шевелить, чтобы узнать о финансовом состоянии вашего бизнеса.

И будьте уверены, технология — это только один из аспектов подхода Botkeeper к автоматизированному ведению бухгалтерского учета: команда экспертов-бухгалтеров находится в режиме ожидания, чтобы проверить все ваши ИИ-счета и убедиться, что они верны. Если есть несоответствие, программное обеспечение настраивается для его устранения и предотвращения повторного появления ошибки. Это автоматизированная бухгалтерия с участием человека!

Узнайте больше о том, как работает Botkeeper, и о том, как начать работу!

Создание чат-ботов с машинным обучением: выбор правильной платформы и приложений

Как человек, занимающийся машинным обучением, вас, вероятно, просили создать чат-бота для бизнеса, или вы уже сталкивались с проектом чат-бота.

Когда я начал свой путь в машинном обучении, подруга попросила меня создать чат-бота для ее бизнеса. После множества неудачных попыток кто-то посоветовал мне проверить платформы машинного обучения с помощью сервисов для создания чат-ботов. Это было не что иное, как блаженство оттуда.

В наши дни предприятия хотят масштабировать операции, а чат-боты не привязаны ко времени и физическому местоположению, поэтому они являются хорошим инструментом для обеспечения масштабирования. Не только предприятия — в настоящее время я работаю над проектом чат-бота для государственного учреждения.

Но давайте ненадолго вернемся к основам — что вообще такое чат-бот?

В этой статье мы сосредоточимся в основном на чат-ботах с машинным обучением.

Что такое чат-бот с машинным обучением?

Чат-бот (разговорный ИИ) — это автоматизированная программа, которая имитирует человеческий разговор с помощью текстовых сообщений, голосовых чатов или того и другого. Он учится делать это на основе большого количества входных данных и обработки естественного языка (NLP) .

Ради семантики чат-боты и диалоговые помощники будут использоваться в этой статье взаимозаменяемо, они означают одно и то же.

Зачем тебе чат-бот?

РОДСТВЕННЫЕ СТАТЬИ

💡 Как ИИ и МО могут решать бизнес-задачи в туризме — чат-боты, системы рекомендаций и анализ настроений
💡 Как структурировать и управлять проектами обработки естественного языка (NLP)

Зачем вашей организации нужен чат-бот?

В опросе Oracle 80% компаний ответили, что используют чат-ботов, а 48% уже используют технологии автоматизации.Согласно отчету Grand View Research, к 2025 году мировой рынок чат-ботов достигнет 1,23 миллиарда долларов, а совокупный годовой темп роста составит 24,3%. Для чего используются чат-боты?

Чат-боты отлично подходят для масштабирования операций, потому что у них нет человеческих ограничений. Мир может быть разделен часовыми поясами, но чат-боты могут общаться с клиентами в любом месте и в любое время. С точки зрения производительности, при достаточной вычислительной мощности чат-боты могут одновременно обслуживать большую клиентскую базу.

Чат-боты очень эффективно автоматизируют определенные задачи.Как только они запрограммированы на выполнение конкретной задачи, они с легкостью справляются с ней. Например, некоторые вопросы клиентов задаются неоднократно и имеют одни и те же конкретные ответы. В этом случае использование чат-бота для автоматизации ответов на эти конкретные вопросы было бы простым и полезным.

Главная задача не в том, чтобы привлечь пользователей на веб-сайт или в приложение, а в том, чтобы удержать их на сайте или в приложении. Приветствия чат-бота могут помешать пользователям покинуть ваш сайт, привлекая их. Короткие приглашения в чат позволяют активно взаимодействовать с пользователями.

  1. Интеграция с социальными сетями
Чат-боты

можно интегрировать с платформами социальных сетей, такими как Facebook, Telegram, WeChat, где бы вы ни общались. Их также можно интегрировать с веб-сайтами и мобильными приложениями. Интеграция чат-бота помогает пользователям получать быстрые ответы на свои вопросы и круглосуточную поддержку, что может привести к увеличению продаж.

При взаимодействии с пользователями чат-боты могут хранить данные, которые можно анализировать и использовать для улучшения качества обслуживания клиентов.

  1. Способность говорить на нескольких языках

Помимо возможности вести содержательные разговоры, чат-боты могут понимать запросы пользователей на других языках, а не только на английском. Благодаря достижениям в области обработки естественного языка (NLP) и нейронного машинного перевода (NMT) чат-боты могут давать мгновенные ответы на языке пользователя.

  1. Общайтесь с более молодыми клиентами

Статистика показывает, что миллениалы предпочитают связываться с брендами через социальные сети и чат, а не по телефону.Они разбираются в технологиях и обладают большой покупательной способностью. Хорошо удовлетворять их потребности и иметь надежный чат-бот.

Отрасли, в которых могут помочь чат-боты

Если вашей компании необходимо глобальное масштабирование, вы должны иметь возможность круглосуточно отвечать клиентам на разных языках. Чат-боты делают это эффективно.

Поскольку количество интернет-магазинов растет с каждым днем, бренды электронной коммерции сталкиваются с проблемой создания большой клиентской базы, завоевания доверия клиентов и их удержания.Для успешного выполнения этих задач брендам необходима круглосуточная поддержка клиентов, помощь с онлайн-покупками, управление платежами, а также информирование клиентов о последних скидках, создание доверия и социальная вовлеченность.

Людям может быть обременительно делать все это, но поскольку чат-боты лишены человеческой усталости, они могут делать это и многое другое.

Исследования показали, что практикующие врачи тратят одну шестую своего рабочего времени на административные задачи. Чат-боты в здравоохранении меняют правила игры для медицинских работников.Это снижает рабочую нагрузку за счет постепенного сокращения посещений больниц, ненужных лекарств и времени консультаций, особенно сейчас, когда отрасль здравоохранения действительно испытывает стресс.

Для пациентов это сократило время на дорогу до кабинета врача, обеспечило легкий доступ к врачу одним нажатием кнопки и многое другое. Кроме того, чат-боты способствуют экономии средств при оказании медицинской помощи. По оценкам экспертов, к 2022 году экономия средств от использования чат-ботов для здравоохранения во всем мире достигнет 3,6 млрд долларов США. 

С помощью чат-ботов туристические агентства могут помочь клиентам забронировать авиабилеты, оплатить эти рейсы и порекомендовать интересные места для отдыха и туризма, экономя время консультантов для решения более важных вопросов.

Банковское дело и финансы продолжают развиваться вместе с технологическими тенденциями, и чат-боты в отрасли неизбежны. С помощью чат-ботов компании могут принимать решения на основе данных — повышать продажи и маркетинг, выявлять тенденции и организовывать запуск продуктов на основе данных, полученных от ботов.

Некоторые банки предоставляют чат-ботов, чтобы помочь клиентам совершать транзакции, подавать жалобы и отвечать на вопросы. Соблюдение нормативных требований и безопасность являются основными препятствиями для внедрения новых технологий в финансовом пространстве, но с помощью чат-ботов вы можете создавать протоколы безопасности, такие как двухфакторная аутентификация, интеграция токенов, брандмауэры, круглосуточный мониторинг, зашифрованные серверные части для защиты пользовательских данных. и более.

  1. Услуги общественного питания и продуктовые магазины

Официанты иногда ошибаются в заказах еды. Но большинство продовольственных брендов и продуктовых магазинов обслуживают своих клиентов онлайн, особенно в этот пост-ковидный период, поэтому практически невозможно полагаться на человеческое агентство для обслуживания этих клиентов. Использование чат-ботов здесь стало необходимым. Они эффективно собирают заказы клиентов и доставляют их. Кроме того, анализируя запросы клиентов, бренды продуктов питания могут лучше ориентироваться на своем рынке.Поскольку чат-боты работают круглосуточно и без выходных, они постоянно доступны и быстро реагируют на запросы клиентов.

Почти в каждой отрасли можно использовать чат-бота для связи и автоматизации. Как правило, чат-боты добавляют столь необходимую гибкость и масштабируемость, которые необходимы организациям для эффективной работы на глобальной арене.

Итак, мы хотим создать чат-бот для машинного обучения. Во-первых, нам нужна платформа чат-бота .

Что такое платформа для чат-ботов?

Платформа чат-ботов — это служба, с помощью которой разработчики, специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут создавать и поддерживать чат-ботов.Они предлагают функции машинного обучения, такие как NLP. Они также позволяют интегрировать вашего чат-бота в платформы социальных сетей, таких как Facebook Messenger.

Я кратко расскажу о различных платформах чат-ботов и добавлю ссылки в каждый раздел, где вы сможете узнать больше о любой интересующей вас платформе.

Диалоговый поток

Dialogflow на базе Google Cloud упрощает процесс создания и проектирования чат-ботов NLP, которые принимают голосовые и текстовые данные. Легко интегрируется с платформами социальных сетей.

Разработка чат-бота

происходит через консоль Dialogflow, и им легко пользоваться. Прежде чем разрабатывать в консоли, вам необходимо понять ключевую терминологию, используемую в Dialogflow — агенты, намерения, сущности и т. д.

Например, Intent — это задача (обычно разговор), определенная разработчиком. Он может быть вызван пользователем. Он используется разработчиком для определения возможных вопросов пользователя0 и правильных ответов от чат-бота.

Объект — это свойство в Dialogflow, используемое для ответа на запросы или запросы пользователей.Обычно это ключевое слово в запросе — имя, дата, место. Они определены внутри консоли, поэтому, когда пользователь говорит или вводит запрос, Dialogflow ищет объект, и значение объекта может использоваться в запросе.

Dialogflow имеет набор предопределенных системных сущностей, которые вы можете использовать при построении намерений. Если этого недостаточно, вы также можете определить свои собственные объекты для использования в своих целях.

Двигаемся дальше, Выполнение обеспечивает более динамичный ответ, когда вы используете больше вариантов интеграции в Dialogflow.Выполнения включены для намерений, и когда они включены, Dialogflow затем отвечает на это намерение, вызывая службу, которую вы определяете. Например, если пользователь хочет забронировать рейс на четверг с учетом выполнения, чат-бот будет просматривать базу данных рейсов и возвращать пользователю доступное время полета на четверг.

Контекст можно настроить для намерения, задав контексты ввода и вывода, которые идентифицируются по именам строк.

И так далее, чтобы понять все эти концепции, лучше обратиться к документации Dialogflow.

Одно из преимуществ Dialogflow заключается в том, что он абстрагируется от сложностей создания приложения НЛП. Кроме того, он предоставляет консоль, с помощью которой разработчики могут визуально создавать, проектировать и обучать чат-ботов с искусственным интеллектом. На консоли есть эмулятор, где вы можете протестировать и обучить агента.

Dialogflow (Источник: снимок экрана)

Dialogflow предоставляет две разные службы виртуальных агентов, каждая со своим типом агента, пользовательским интерфейсом, API, клиентскими библиотеками и документацией: 

  • Dialogflow ES: стандартный тип агента, наиболее подходящий для создания простого чат-бота.Цены на эту службу агента разделены на бесплатную пробную версию и базовую версию. Вы можете узнать больше об ES в документации Dialogflow ES Basics.
  • Dialogflow CX: расширенная служба агента, подходящая для крупных или очень сложных агентов. Он включает в себя потоки, страницы являются строительными блоками дизайна диалогов, а обработчики состояний используются для управления путями диалогов. Новые разработчики получают бесплатный кредит в размере 600 долларов США для использования Diaglowflow CX, который автоматически активируется при первой пробной версии и истекает через 12 месяцев.Чтобы узнать больше об этом типе агента, ознакомьтесь с документацией по основам Dialogflow CX.

Такие компании, как Dominos, Shelf, Vonder и SnapEngage, используют Dialogflow.

Типы сервисов Dialogflow (Источник: снимок экрана)

Dialogflow можно интегрировать с GCP и AutoML для улучшения обучения и точности NLP.

Амазон Лекс

Amazon Lex предназначен для создания интерфейсов чат-ботов в любом приложении с использованием голоса и текста. Amazon Lex использует автоматическое распознавание речи (ASR) для преобразования речи в текст и понимание естественного языка (NLU) для распознавания текста.Существуют расширенные функции глубокого обучения для создания приложений с очень привлекательным пользовательским интерфейсом и реалистичным диалоговым взаимодействием.

Он использует технологию глубокого обучения, лежащую в основе Amazon Alexa, и позволяет быстро и легко создавать сложных диалоговых ботов на естественном языке.

Как и Dialogflow, Lex имеет собственный набор терминов, таких как намерения, слоты, исполнения и многое другое.

  • Намерение: действие или разговор, который пользователь будет выполнять при взаимодействии с чат-ботом.
  • Слот. Слот в Amazon Lex — это параметр, используемый для понимания и правильного выполнения запроса пользователя.
  • Тип слота. Этот тип слота представляет собой список значений, которые Amazon Lex использует для обучения модели машинного обучения распознаванию значений для слота. Например, вы можете определить тип слота под названием «Жанры». Каждое значение в типе слота — это название жанра, «комедия», «приключения», «документальный фильм» и т. д. Вы также можете определить синонимы для значения типа слота. Например, вы можете определить синонимы «смешной» и «юмористический» для значения «комедия».” Каждый тип слота имеет максимум 10 000 значений и синонимов. Всего у бота может быть 50 000 значений типа слота и синонимов. Amazon Lex также предоставляет встроенные типы слотов.

Amazon Lex предоставляется бесплатно в течение первого года. С момента начала работы с Amazon Lex вы можете обрабатывать до 10 000 текстовых запросов и 5 000 голосовых запросов или интервалов речи в месяц.

Источник: цены Amazon Lex

Lex имеет встроенную поддержку для интеграции ботов с такими платформами, как Facebook, Kik, Slack и т. д.Чтобы интегрировать бота с вашим сайтом или мобильным приложением, у вас есть два способа:

  1. Использовать AWS SDK: AWS SDK предоставляет API для отправки запросов боту. Это требует определенного уровня знаний в области программирования.
  2. Использование Kommunicate: Kommunicate — это гибридное программное обеспечение для поддержки клиентов, которое обеспечивает интеграцию без кода с Amazon Lex, а также богатый интерфейс чата.

В число клиентов Amazon Lex входят TransUnion, GE Appliances, Citbot, John Creek и т. д.

Azure Bot Services — это интегрированная среда для разработки ботов.Он использует Bot Framework Composer, холст визуального редактирования с открытым исходным кодом для разработки диалоговых потоков с использованием шаблонов и инструментов для настройки диалогов для конкретных случаев использования.

Он интегрирует службы понимания естественного языка, такие как LUIS и QnA Maker, и позволяет ботам отвечать, используя адаптивную генерацию языка. Composer доступен как для настольных компьютеров, так и для веб-компонентов. Он также обеспечивает доступ к адаптивным диалогам и генерации языка.

Адаптивное диалоговое окно: это гибкая модель диалогового окна, которая позволяет разработчикам динамически обновлять процесс сохранения в зависимости от контекста.Это значительно упрощает прерывание, отмену и выполнение семантики планирования. Узнайте больше об этом в документации по адаптивному диалогу.

Понимание языка (LU): LU — это основной компонент Composer, он позволяет разработчикам и дизайнерам диалогов тренировать понимание языка непосредственно в контексте редактирования диалога. Поскольку диалоги редактируются в Composer, разработчики могут постоянно добавлять возможности естественного языка своих ботов. Чтобы узнать больше о создании языка в Composer, ознакомьтесь с документацией по созданию языка.

Источник: документация платформы ботов Azure .

Короче говоря, Composer использует адаптивные диалоги в Language Generation (LG), чтобы упростить обработку прерываний и придать ботам характер.

Поверхность визуального дизайна в Composer устраняет необходимость в шаблонном коде и делает разработку ботов более доступной. Вам больше не нужно переключаться между интерфейсами, чтобы поддерживать модель LU — ее можно редактировать в приложении. Вы экономите время за счет меньшего количества действий по настройке среды.

Composer предоставляет все необходимое для создания сложного диалогового интерфейса:

  • Визуальное редактирование потоков диалогов без необходимости написания кода,
  • Инструменты для создания и управления компонентами понимания языка (NLU) и QnA,
  • Мощная система создания языка и шаблонов,
  • Готовый к использованию бот исполняемый файл времени выполнения.

Цена:

Компании, использующие Azure Bot Service, включают Daimler, United Parcel Service Inc, Daikin Industries, Telefonica и т. д.

IBM Waston Assistant, работающий на базе IBM Watson AI Engine и поставляемый через IBM Cloud, позволяет создавать, обучать и развертывать чат-ботов в любом приложении, устройстве или канале.

Консоль IBM (Источник: снимок экрана)

Для сборки с помощью Watson Assistant вам потребуется создать бесплатную учетную запись IBM Cloud, а затем добавить ресурс Watson Assistant в свой пакет услуг. IBM Watson Assistant предлагает различные учебные ресурсы по созданию IBM Watson Assistant.

Одной из концепций IBM Watson Assistant является использование навыков. Под умением здесь подразумеваются возможности вашего чат-бота. Внутри навыка вы можете создать диалог навыка и диалог действия. IBM Watson Assistant также имеет такие функции, как язык Spring Expression, слот, отступления или каталог контента.

Watson Assistant имеет виртуальный набор инструментов разработчика для интеграции своего чат-бота со сторонними приложениями. С помощью набора инструментов сторонние приложения могут отправлять пользовательский ввод в службу Watson Assistant, которая может взаимодействовать с серверными системами поставщика.

Watson может создавать когнитивные профили для поведения и предпочтений конечных пользователей, а также инициировать беседы для предоставления рекомендаций. IBM также предоставляет разработчикам каталог уже настроенных пакетов обслуживания клиентов и отраслевых пакетов для автомобильной и гостиничной индустрии.

Разработчики также могут изменять ответы Watson Assistant, чтобы создать искусственную личность, отражающую демографические характеристики бренда. Он защищает данные и конфиденциальность, позволяя пользователям отказаться от обмена данными.Он также поддерживает несколько языков, таких как испанский, немецкий, японский, французский или корейский.

Цена

: создание чат-бота с использованием плана Lite на Watson Assistant бесплатно, но оно ограничено 10 000 вызовов API. Затем Watson Assistant стоит 0,0025 доллара США за вызов API для стандартной версии.

Такие компании, как DB Dialog и DB Steel, BBank of Scotland, Staples, Workday, используют IBM Watson Assistant в качестве платформы для диалогового ИИ.

Заключение

Чат-боты очень полезны в современной цифровой экономике.Они обеспечивают масштабируемость и гибкость для различных бизнес-операций. И их довольно просто построить и развернуть. Это отличный способ автоматизировать рабочие процессы (например, повторяющиеся задачи, такие как заказ пиццы).

Я надеюсь, что эта статья дала вам некоторые идеи о том, какую платформу использовать для создания чат-ботов. Спасибо за чтение!

Ссылки

Эдзиро Оносе

Инженер по машинному обучению и исследователь, увлеченный пересечением искусственного интеллекта и человеческого благополучия (здравоохранение и образование).В свободное время я люблю пробовать новые блюда и смотреть аниме.


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Как структурировать и управлять проектами обработки естественного языка (NLP)

Друвил Карани | Опубликовано 12 октября 2020 г.

Если есть что-то, чему я научился, работая в индустрии машинного обучения, так это тому, что проектов машинного обучения беспорядочны.

Дело не в том, что люди не хотят, чтобы все было организовано, просто есть много вещей, которые трудно структурировать и управлять ими в ходе проекта.

Вы можете начать с чистого листа, но что-то мешает.

Некоторые типичные причины:

  • быстрое исследование данных в блокнотах,
  • код модели взят из исследовательского репозитория на github,
  • добавлены новые наборы данных, когда все уже было установлено,
  • обнаружены проблемы с качеством данных, и требуется перемаркировка данных,
  • кто-то в команде «просто попробовал что-то быстро» и изменил параметры обучения (прошел через argparse), никому об этом не сказав,
  • подтолкнуть превратить прототипы в производство «всего один раз», исходящее сверху.

За годы работы инженером по машинному обучению я узнал множество вещей, которые могут помочь вам оставаться в курсе дел и контролировать свои проекты НЛП (настолько, насколько вы действительно можете контролировать проекты МО 🙂 ).

В этом посте я поделюсь ключевыми указаниями, рекомендациями, советами и приемами, которые я узнал, работая над различными проектами по науке о данных. Многие вещи могут быть ценными в любом проекте машинного обучения, но некоторые из них специфичны для НЛП.

Продолжить чтение ->

Торговый бот с машинным обучением — Algo Trading в Индии |

Данные — это новая нефть. Мы в Squareoff твердо верим, что если мы углубимся в данные, в них будет много скрытых драгоценных камней.В течение нескольких месяцев мы работали над этим ботом с машинным обучением, чтобы получать стабильную прибыль с более высокой точностью выигрыша с наименьшим риском.

Мы провели форвардное тестирование с ботом ML, запустив его в режиме реального времени на нашем собственном счете с капиталом в 2 лака, 1 лотом в Nifty и 1 лотом в еженедельных опционах Bank Nifty. С сентября 2020 года он принес около 45% прибыли за последние два месяца с точность выигрыша более 65%. Обратите внимание, что это стратегия направленной продажи опционов.

Как работает бот машинного обучения?

В отличие от других наших торговых ботов, которые работают на основе ценовых моделей и других исторических данных, бот ML работает на основе данных в реальном времени, которые включают все цены, объемы, открытый интерес, волатильность, мы добавили столько данных, сколько можем, чтобы BOT мог быстро анализировать наборы данных и принимать решения о покупке/продаже.

При торговле с капиталом в 2 лака бот пока дал только 9% просадки. Максимальный убыток за день составляет 10 тысяч с Nifty и 10 тысяч с Bank Nifty, а среднее количество сделок в день будет около 2 или 3 сделок. У нас нет тестирования на истории для бота ML, структура настолько сложна, что ее трудно протестировать на истории, как и любую другую простую стратегию, бот был обучен находить альфу с огромными историческими наборами внутридневных данных, а позже мы протестировали его, задействовав наш собственный капитал. Таким образом, предоставленная информация предназначена только для короткого периода выборочных дней форвардного тестирования, есть дни, когда бот ML может запускать несколько сделок (до 12–15 сделок в день), и он никогда не использует никаких целей, но имеет предопределенный стоп-лосс 25% в рамках нашего управления рисками.мы рекомендуем пользователям торговать только одним или двумя лотами в течение нескольких месяцев и постепенно увеличивать размер. Торгуйте этим ботом только на капитал, который вы можете позволить себе потерять, мы видим, что бот ML может сильно изменить правила игры благодаря динамическому анализу, и в долгосрочной перспективе он должен приносить более высокую прибыль.

Индекс:

Бот ML торгует как на Nifty, так и на Bank Nifty, основываясь на оперативных данных, которые он шортит через банкоматы CE или PE, и сохраняет стоп-лосс управления рисками при каждой сделке. Бот ML будет продолжать менять позиции с CE на PE или PE на CE на основе входящих данных.Он работает как система Stop and Reverse, если данные предлагают короткую опцию Call, она закрывает опцию Call ATM и ждет появления сигнала PE. существующий стоп-лосс опциона Call и инициирует исполнение опциона PUT.

Стоп-лосс по умолчанию сохраняется как часть управления рисками, в случае каких-либо проблем со стороны брокера, из-за которых теряется соединение, тогда пользователи ботов ML будут подвергаться риску, если мы не сохраним стоп-лосс в стакане. , поэтому бот размещает стоп-лосс по умолчанию, но когда срабатывает следующий ордер, эти ордера SL отменяются вместе с закрытием открытых позиций.Мы рекомендуем торговать этим ботом с капиталом не менее 4 лаков на лот.

Стоимость?

Бот с машинным обучением будет доступен для всех наших существующих подписчиков на ботов без каких-либо дополнительных затрат. Если вы не являетесь подписчиком, вы можете получить доступ ко всем нашим 15 торговым ботам за 29500 рупий в год. Вы можете подписаться по этой ссылке https://rzp.io/l/alicebluebots. Вы не можете подписаться только на бот ML, так как это не отдельный бот. В настоящее время он работает только с Aliceblue и Angel Broking.Вы можете воспользоваться бесплатной пробной версией по этой ссылке https://squareoffbots.com/

.

Мы всегда рекомендуем подписаться на всех ботов, а не на отдельных ботов, потому что в Square off мы всегда работаем над инновационными торговыми идеями, поэтому мы продолжаем разрабатывать новые стратегии и внедрять их в виде ботов, все подписчики ботов получат доступ к любым новым ботам, которые мы разрабатываем без каких-либо дополнительных затрат.

 

Бот машинного обучения заработал около 1,5 крор по всей прибыли, что составляет более 60% прибыли за последний 1 год (по состоянию на декабрь 2021 г.), однако несколько месяцев между ними были тяжелыми из-за волатильности рынка. был достигнут убыток, и стратегия находилась в фазе просадки, но в конце концов она оправилась от просадки и сделала новый капитал высоким.Вот почему мы всегда советуем быть дисциплинированными и придерживаться торгового бота в течение более длительного периода, пользователи, которые видят полосы убытков, перестанут торговать с ботом, думая, что он перестал работать, а пользователи, которые торговали с чрезмерным кредитным плечом, взорвали бы свой капитал во время фазы просадки. Но все пользователи ботов, которые торговали с правильным кредитным плечом, смогли легко пройти через фазу просадки. Мы рекомендуем торговать с 4 лака за лот для торговли по этой стратегии. прибыль от ML-бота в реальном времени можно проверить здесь http://performance.Squareoffbots.com/

Все, что вам нужно сделать, это просто войти на https://squareoffbots.com/ со своим идентификатором Aliceblue и ввести данные (количество лотов, которые вы хотите обменять) боту ML. Ежедневный вход в систему обязателен в соответствии с процессом соответствия, вы можете вводить данные для бота каждый день с 8:00 до 9:00. Ордера будут выполняться автоматически в вашей учетной записи aliceblue вместе с ордерами стоп-лосс, к концу дня БОТ автоматически закроет ордера. Таким образом, как только вы аутентифицируете бота утром, ручное вмешательство не требуется.

Прибыль по одному лоту

Ежемесячно этот бот машинного обучения очень стабилен. Вот ежемесячная прибыль, полученная ботом за последний год для одного лота, мы рекомендуем 4 лака капитала для торговли одним лотом. Лучшим месяцем был декабрь 2020 года, когда он получил валовую прибыль в размере 47000 рупий, а худшим месяцем был январь 2021 года, когда он потерял рупий. -2500. Когда он проигрывает, убыток ограничивается, а когда он получает прибыль, он становится большим. Только 2 месяца были отрицательными за последний год.


Даже если мы посмотрим на ежедневную прибыль за последний месяц, она не сильно колебалась в сторону понижения, сводит риск к минимуму и приносит стабильную прибыль. Помните, что это реальные живые выступления бота за последний год, а не отчет о тестировании.

Как ML развивается в ботах?

В мире, где предприятия ищут простоты во всех аспектах своей деятельности, неудивительно, что в последнее время искусственный интеллект (ИИ) интегрируется в отрасль.Одной из таких форм этой интеграции являются чат-боты с искусственным интеллектом.

Чат-бот с искусственным интеллектом — это, по сути, компьютерная программа, имитирующая человеческое общение. Он обеспечивает интеллектуальную связь между человеком и машиной, которая может принимать сообщения или голосовые команды. Чат-бот с машинным обучением предназначен для работы без помощи человека-оператора. Боты с искусственным интеллектом обеспечивают конкурентное преимущество, поскольку они постоянно создают потенциальных клиентов и отвечают на запросы, взаимодействуя и предлагая ответы в режиме реального времени. Чат-боты с искусственным интеллектом — это компьютерные программы, с которыми вы можете общаться через приложения для обмена сообщениями, окна чата или приложения для голосовых вызовов.

На вопросы клиентов отвечают эти интеллектуальные цифровые помощники, известные как чат-боты с искусственным интеллектом, экономично, своевременно и последовательно. Это симуляторы, которые могут понимать, обрабатывать и реагировать на человеческий язык при выполнении определенных действий. Боты с искусственным интеллектом общаются аналогично обмену мгновенными сообщениями. Машинное обучение позволяет компьютерам учиться без разработки обработки естественного языка, искусственно имитируя модели человеческого взаимодействия; Вот почему боты с искусственным интеллектом также называют чат-ботами с машинным обучением.

Целостность данных чат-ботов с машинным обучением

Хотя чат-боты с искусственным интеллектом стали ценным дополнением к бизнес-операциям, они по-прежнему обеспечивают целостность данных. Это связано с тем, что не все их проблемы безопасности были решены.

Люди используют чат-ботов с машинным обучением, чтобы помочь им с бизнесом, розничной торговлей и покупками, банковским делом, доставкой еды, здравоохранением и различными другими задачами. Однако внезапное распространение чат-ботов с искусственным интеллектом в различных отраслях ставит вопрос о новой угрозе безопасности, и компании задаются вопросом, создают ли чат-боты с машинным обучением серьезные проблемы с безопасностью.

Понимание основных проблем требует определения критических фаз связанных с безопасностью стратегий, используемых для создания чат-ботов. Компании должны понимать, что сложные боты с искусственным интеллектом используют современные методы естественного языка и машинного обучения, а не модели, основанные на правилах. Эти методы учатся из разговора, который может содержать личные данные. Но это не означает, что данные вашего бизнеса скомпрометированы. Чат-боты с искусственным интеллектом могут быть самой последней технологией с точки зрения пользовательского опыта, но они работают на базовых безопасных интернет-протоколах, которые использовались десятилетиями.

Большая часть беспокойства по поводу безопасности чат-ботов ИИ связана с их использованием в сфере услуг B2B, где общение между учреждениями и их клиентами должно обеспечивать высочайший уровень конфиденциальности и безопасности и соответствовать отраслевым правилам. Службы безопасного обмена сообщениями, которые безопасно отправляют данные клиентов с использованием протоколов HTTPS, уже используются предприятиями и другими отраслями и секторами.

Боты

Business AI используют те же подходы для защиты передачи пользовательских данных.В конце концов, технология, на которой работают чат-боты с машинным обучением, не нова; его просто очеловечили с помощью искусственного интеллекта. Новые возможности, платформы и устройства перенаправляют взаимодействие пользователей с брендами, но данные по-прежнему передаются через безопасные протоколы HTTPS. Угрозы безопасности — неизбежная часть любой веб-технологии; все системы содержат недостатки. Слабые места безопасности чат-ботов с машинным обучением можно свести к минимуму, тщательно защитив маршруты атак.

Что понимается под машинным обучением? Как это связано с ИИ-ботами?

В начале этой статьи вы уже несколько раз сталкивались с машинным обучением, и вам может быть интересно, что такое машинное обучение и почему оно так глубоко укоренилось в чат-ботах с искусственным интеллектом.

Машинное обучение — это подмножество анализа данных, в котором искусственный интеллект используется для создания аналитических моделей. Это область искусственного интеллекта, основанная на идее, что компьютеры могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать разумные решения практически без вмешательства человека. Машинное обучение позволяет компьютерам повышать точность принятия решений и прогнозов, извлекая уроки из своих ошибок. Другими словами, боты с искусственным интеллектом могут извлекать информацию и прогнозировать приемлемые результаты на основе их взаимодействия с потребителями.

Внедрение машинного обучения в чат-ботах с искусственным интеллектом

Чат-боты с машинным обучением способны на гораздо большее, чем простые чат-боты. Эти умные боты могут интерпретировать понятия в предложении, идентифицировать элементы внутри изображения и извлекать сущности и настроения в заданном тексте благодаря расширенной реализации навыков машинного обучения, включая анализ изображений, НЛП и текстовую аналитику. Вот несколько способов, которыми внедрение машинного обучения помогло ИИ-ботам.

Анализ данных

B2B-услуги быстро меняются в этом взаимосвязанном мире. Кроме того, чат-бот с машинным обучением уже стал важной частью процесса обновления. Поскольку ИИ-бот взаимодействует непосредственно с конечным пользователем, он играет более важную роль в разработке новых и растущих наборов данных, включая критически важные для бизнеса данные.

По мере того, как ИИ и машинное обучение становятся все более мощными, возможности чат-ботов ИИ больше не ограничиваются агентами общения или виртуальными помощниками.Предприятия начали обдумывать, какую стратегию машинного обучения чат-ботов они могут использовать, чтобы связать своих ботов с клиентским опытом и стеком технологий обработки данных.

Использование чат-бота позволяет компании гораздо глубже и шире анализировать данные. Передовые технологии поведенческой аналитики все чаще интегрируются в ботов с искусственным интеллектом. Аналитика ботов позволяет нам лучше понять поведение потребителей, в том числе понять, что побуждает их принимать важные решения, что их расстраивает и что упрощает их удержание.

Извлечение и анализ данных

Это касается извлечения соответствующей информации из текста, такой как местонахождение, лица (имена), предприятия, номера телефонов и т. д. Область интеллектуального анализа захватывающая, и она может помочь вам создать умного бота. Он извлекает основные темы и идеи, представленные в книге, используя методы интеллектуального анализа данных и интеллектуального анализа текста. Помимо нашего основного индекса, предприятия могут использовать его для поиска похожих концепций, которые соответствуют введенным пользователем данным.В результате ИИ-бот может дать гораздо более точный и правильный ответ.

Из базы данных предопределенных ответов чат-бот обучается предлагать наилучший возможный ответ. Ответы основаны на ранее собранных данных.

Чтобы найти наиболее подходящий ответ, поисковые чат-боты используют сопоставление ключевых слов, машинное обучение и методы глубокого обучения. Эти чат-боты, независимо от технологии, выдают только заранее заданные ответы и не генерируют новый вывод.

Вычисление данных

Для вычисления данных в чат-боте с искусственным интеллектом существует три основных метода категоризации.

Первый вариант — создать робота с искусственным интеллектом, который соответствует шаблонам. Боты, сопоставляющие шаблоны, классифицируют текст и отвечают на основе терминов, с которыми они сталкиваются. AIML является стандартной структурой для этих шаблонов (язык разметки искусственного интеллекта). Чат-бот знает только ответы на запросы, которые уже есть в его моделях при использовании сопоставления с образцом. Бот ограничен шаблонами, которые ранее были запрограммированы в его системе.

Алгоритмы

— еще один вариант современных чат-ботов с машинным обучением. Чтобы чат-бот с машинным обучением предлагал правильный ответ, в базе данных должен быть уникальный шаблон для каждого типа вопроса. Можно создать иерархическую структуру, используя различные комбинации трендов. Разработчики используют алгоритмы, чтобы уменьшить количество классификаторов и сделать структуру более управляемой.

Искусственные нейронные сети — последняя ключевая методология для чат-ботов с искусственным интеллектом.Эти технологии позволяют ИИ-ботам вычислять ответ на запрос на основе взвешенных отношений и контекста данных. Каждый оператор, предоставленный боту, разбивается на несколько слов, и каждое слово используется в качестве входных данных для нейронной сети с искусственными нейронными сетями. Нейронная сеть со временем совершенствуется и становится сильнее, что позволяет боту формировать более точный набор ответов на типичные запросы.

Достоверность данных и вывод

Изменение обучающих данных может оказать прямое влияние на реакцию пользователя.В результате требуются тщательные процедуры тестирования для создания чат-ботов с искусственным интеллектом, чтобы убедиться, что потребители получают точные ответы. Большим преимуществом машинного обучения является то, что чат-боты могут быть проверены двумя основными методами.

Разделение 80/20 — самая основная и, безусловно, самая используемая техника. Вместо того, чтобы тренироваться с полным GT, пользователи оставляют 20% своего GT (Ground Truth или все точки данных для чат-бота). Затем, после внесения существенных изменений в свой чат-бот для разработки, они используют 20% GT, чтобы проверить точность и убедиться, что с момента последнего обновления ничего не изменилось.Процент высказываний с правильным намерением можно охарактеризовать как точность чат-бота.

K-Fold Cross Validation делит обучающую выборку (GT) на K разделов (кратностей) и использует по одной выборке за раз в качестве проверочной выборки, а остальные данные используются в качестве обучающих данных. 5-кратный тест является наиболее обычным, но вы можете использовать любое число, которое выберете. В результате обучающие данные делятся на пять частей. Четыре сгиба используются для обучения бота, а пятый сгиб используется для его тестирования.Это делается снова и снова, пока каждая складка не станет тестовой. После этого сложите все общие точности сгибов, чтобы определить точность чат-бота.

Развертывание в бизнес-процессах

Чат-боты с машинным обучением имеют ряд преимуществ при общении с клиентами, в том числе тот факт, что они доступны для пользователей и клиентов 24 часа в сутки, семь дней в неделю и 365 дней в году. Это является значительным эксплуатационным преимуществом, особенно для колл-центров.Чат-боты могут значительно снизить нагрузку и объем запросов в колл-центрах, решая основные вопросы и проблемы самостоятельно или плавно перенаправляя потребителей к живым агентам, которые могут решать более насущные и сложные вопросы обслуживания клиентов, которые по-прежнему требуют человеческого участия. В результате время ожидания вызова может быть значительно сокращено, а эффективность и качество этих взаимодействий могут быть значительно улучшены.

AI-боты — это универсальный инструмент, который можно использовать в самых разных отраслях.Чат-боты с искусственным интеллектом уже используются в электронной коммерции, маркетинге, здравоохранении и финансах. Вы можете применить их к любой отрасли, в которой работает ваша компания.

«Приложения для обмена сообщениями — это платформы будущего, а боты станут средством доступа их пользователей ко всем видам услуг», — делится Питер Рохас, резидент-предприниматель Betaworks.

Чат-боты с машинным обучением запоминают продукты, которые вы просили показать вам ранее. Они начинают следующую сессию с той же самой информации, поэтому вам не нужно повторять свои вопросы.Это добавляет индивидуальности диалогу, что радует клиентов.

Как чат-боты используют модели машинного обучения?

Методы машинного обучения для ИИ-ботов делятся на две категории: целевые и общие чат-боты. Первый использует естественный язык, чтобы помочь людям в решении общих проблем, а второй пытается общаться с людьми на самые разные темы.

Двумя наиболее распространенными типами общих моделей диалога являются порождающая и выборочная (или ранжирующая) модели.Возможны также гибридные модели. Однако такие модели часто представляют несколько фраз контекста диалога и предвосхищают ответ для этого контекста. Вместо оценки вероятности выборочные модели изучают функцию сходства, в которой ответ является одним из многих вариантов в заранее определенном пуле.

Идея состоит в том, что сеть принимает контекст и ответ-кандидат в качестве входных данных и выводит показатель достоверности, указывающий, насколько они подходят друг другу. Избирательная сеть состоит из двух «башен», одна для контекста, а другая для ответа.Каждая башня может быть спроектирована так, как вам нравится.

Целенаправленный (GO) чат-бот пытается помочь пользователю решить конкретную проблему. Эти чат-боты могут помочь пользователям в бронировании билетов, бронировании билетов и так далее. Чат-бота GO можно обучать одним из двух способов: контролируемое обучение, при котором чат-бот обучается путем проб и ошибок с реальными пользователями или с помощью пользовательского симулятора на основе правил, и обучение с подкреплением, при котором чат-бот обучается посредством разговоры методом проб и ошибок с реальными пользователями или симулятор пользователя на основе правил.Чат-боты GO, обученные глубокому обучению с подкреплением, являются увлекательным и плодотворным предметом исследования с потенциальными практическими применениями.

Чат-бот с машинным обучением связан с базой данных в различных приложениях. База данных используется для обеспечения работы ИИ-бота и для надлежащего реагирования на запросы каждого пользователя. Благодаря великолепному использованию обработки естественного языка (NLP) машинное обучение может также преобразовывать человеческий язык в информацию данных в виде смеси текста и шаблонов, что может быть полезно для определения подходящих ответов.Чат-боты с искусственным интеллектом представляют собой решение сложной технической проблемы, создавая машину, которая может очень напоминать человеческое взаимодействие и интеллект.

Как работает машинное обучение в чат-ботах с искусственным интеллектом? — Visor.ai

Мы, люди, должны узнавать что-то новое, чтобы повышать свой уровень интеллекта. То же самое происходит с чат-ботами с искусственным интеллектом посредством машинного обучения (ML).

Приходите и узнайте, что такое машинное обучение, его различные алгоритмы и как оно позволяет обучаться такой машине, как чат-бот.

Чат-боты с искусственным интеллектом: что это такое и для чего они нужны?

Термин «чат-бот» происходит от слова «чаттербот» (болтовня + робот), созданного в 1990-х годах Майклом Молдином.

Как следует из названия, это разговорный робот.

Сегодня эти системы могут общаться посредством письменных или голосовых сообщений.

Однако говорящих роботов часто называют голосовыми ботами , поскольку их основной ввод — это голосовые команды.

Эти коммуникационные системы широко используются для помощи людям или компаниям, которые получают большое количество контактов и нуждаются в автоматизации этих взаимодействий.

Благодаря возможности автоматизировать определенные процессы, они уменьшают приток контактов. Таким образом, они могут оптимизировать свою работу.

Типы чат-ботов

Чат-боты часто ассоциируются с искусственным интеллектом (ИИ). Это происходит потому, что ИИ дает им возможность обрабатывать запросы без необходимости вмешательства человека.

Однако некоторые чат-боты не имеют ИИ и поэтому являются более простыми.

Можно сказать, что это чат-боты, основанные на правилах вроде «если x, то y».

Чат-боты без искусственного интеллекта не могут понимать спонтанные вопросы и работают только на основе ключевых слов и деревьев решений (кнопок).

Нажмите здесь, чтобы узнать о различных типах чат-ботов и о том, какой из них лучше всего соответствует вашим потребностям.

Как нас понимают чат-боты с искусственным интеллектом?

Чат-боты и ИИ — это разные элементы, хотя и связанные между собой.

Как мы уже упоминали, чат-ботам нужен искусственный интеллект, чтобы они могли свободно общаться. Но ИИ действует не только на чат-ботов.

ИИ — это термин, который также применяется к любым машинам, выполняющим задачи, обычно выполняемые людьми.

В случае с чат-ботами используются технологии, связанные с общением.

Точно так же, как нам нужно научиться читать и писать и научиться говорить интуитивно, через информацию, которую мы получаем от окружающих нас людей, так и чат-боты должны учиться, хотя и немного иначе, чем мы.

Как следует из названия, НЛП или обработка человеческого языка — это технология, которая позволяет понимать и анализировать большие объемы лингвистических данных, которые получают боты.

Однако для полноценной работы чат-ботам нужно нечто большее. Крайне важно, чтобы машина могла автоматически учиться на этих данных. Вот тут-то и появляется ML.

Что такое машинное обучение (ML)?

ML — еще одна важная технология для хорошо функционирующего чат-бота.

Термин «машинное обучение» был придуман в 1959 году Сэмюэлем Артуром, американским ученым-компьютерщиком, пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр.

Согласно IBM, машинное обучение дает системам возможность учиться на собственном опыте и улучшать их способность принимать решения и точность прогнозов.

Другими словами, посредством взаимодействия ботов с пользователями они могут извлекать информацию и предсказывать приемлемые результаты (ответы). Таким образом, они повышают свою эффективность.

Как на самом деле работает машинное обучение в чат-ботах с искусственным интеллектом?

Как и обработка естественного языка, машинное обучение основано на алгоритмах.

Именно эти алгоритмы введены в систему, которая получает и анализирует данные и выдает прогнозы.

Чем больше данных они получают, тем лучше их производительность.Так что со временем «интеллект» бота увеличивается.

Различные типы алгоритмов машинного обучения

Не вдаваясь в подробности, существует четыре типа алгоритмов: контролируемое, полуконтролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.

1. Обучение под наблюдением

При контролируемом обучении машина учится на примерах.

Алгоритм состоит из ряда примеров входных и выходных данных, и на их основе система должна найти метод для получения тех же входных и выходных данных при столкновении с новыми данными.

Машина идентифицирует закономерности в данных, обучается и делает прогнозы. Оператор корректирует эти прогнозы, и процесс продолжается до тех пор, пока система не достигнет высокого уровня производительности.

2. Обучение под наблюдением

Этот второй тип алгоритма аналогичен предыдущему. Однако он использует как размеченные, так и неразмеченные данные.

Помеченные данные соответствуют набору обучающих примеров с помеченной информацией. Эти примеры состоят из пар с одним входом и одним выходом.

В этом типе обучения алгоритм получает пары размеченных данных и, используя полученную от них информацию, учится размечать неразмеченные данные.

3. Обучение без учителя

В отличие от предыдущих типов, в неконтролируемом обучении нет оператора.

Алгоритм учится выявлять закономерности и связывать информацию, изучая данные.

В этом типе обучения алгоритм должен работать с большими объемами данных и разрабатывать для них структуру.

Это структурирование может быть выполнено путем организации групп с аналогичной информацией (кластеризация) или уменьшения размера, т. Е. Наименьшего количества переменных, рассматриваемых для поиска точной информации.

Как и в предыдущих типах алгоритмов, чем больше объем обрабатываемых данных, тем выше надежность и эффективность системы.

4. Обучение с подкреплением

Наконец, обучение с подкреплением фокусируется на регулируемых процессах. Эти процессы обеспечивают наборы действий, критериев и конечных значений.

После определения правил машина пытается найти наилучший результат, исследуя и отслеживая различные возможности.

Алгоритм машинного обучения чат-бота Visor.ai

Все чат-боты

Visor.ai управляются алгоритмом контролируемого обучения типа .

Это означает, что на основе входных и выходных примеров, предоставленных алгоритму, машина анализирует, идентифицирует закономерности и прогнозирует результаты.

Тем не менее, эти же результаты необходимо подтвердить.

Это подтверждение и исправление (при необходимости) можно сделать через AI Trainer на платформе Visor.ai.

AI Trainer — это инструмент, который позволяет вам подтверждать и исправлять взаимодействие бота с пользователями.

Другими словами, можно проанализировать, дает ли чат-бот правильные ответы своим клиентам и каков уровень его уверенности.

В случаях, когда чат-бот не знал, как отвечать или давал неверный ответ, вы можете его обучить.Для этого вам не нужны какие-либо технические знания, так как платформа Visor.ai является low-code.

После внесения этих исправлений система обучается на новом наборе данных и получает лучшую производительность.

Узнайте больше по ссылке: AI Trainer: Как обучить успешного чат-бота.

Каковы преимущества чат-бота с машинным обучением?

Как мы видели ранее, мы считаем, что чат-бот имеет ИИ, если у него есть технологии, которые позволяют ему эффективно общаться с человеком.

Компании видят много преимуществ во внедрении решений для автоматизации взаимодействия, таких как чат-боты или почтовые боты , потому что:

  • Обеспечьте круглосуточное обслуживание
  • Сократите время отклика
  • Позвольте клиенту самостоятельно заботиться о себе
  • Повысьте производительность вашей команды
  • Повысьте уровень удовлетворенности пользователей
  • Предоставьте персонализированный сервис
  • Расширьте свою клиентскую базу
  • Расширьте свою клиентскую базу
  • поколение
  • Снижает стоимость

В сумме с Visor.ai для чата и электронной почты, вы можете автоматизировать до 80 % ежедневных взаимодействий в вашей компании.

Так что не теряйте больше времени, инвестируйте в умные решения.


Дизайн: Марта Рамос; Текст: Филипа Пердигао

О подключении вашего навыка к API машинного обучения

Подключите своего робота Skill Bot к API машинного обучения

Ф21112-01

Сентябрь 2019

Copyright © 2019, Oracle и/или ее дочерние компании.Все права защищены.

Это программное обеспечение и сопутствующая документация предоставляются по лицензии соглашение, содержащее ограничения на использование и раскрытие информации, и защищены законы об интеллектуальной собственности. За исключением случаев, прямо разрешенных в вашем лицензионном соглашении или разрешено законом, вы не можете использовать, копировать, воспроизводить, переводить, транслировать, изменять, лицензировать, передавать, распространять, демонстрировать, исполнять, публиковать или отображать любую часть в любой форме или посредством любые значения.Обратный инжиниринг, дизассемблирование или декомпиляция этого программного обеспечения, если только требуется по закону для интероперабельности, запрещено.

Информация, содержащаяся здесь, может быть изменена без предварительного уведомления и не гарантируется отсутствие ошибок. Если вы обнаружите какие-либо ошибки, пожалуйста, сообщите нам о них на письме.

Если это программное обеспечение или сопутствующая документация, которая доставляется в У.S. правительство или любое лицо, лицензирующее его от имени правительства США, то применимо следующее уведомление:

КОНЕЧНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ ПРАВИТЕЛЬСТВА США: программы Oracle, включая любые операционные система, интегрированное программное обеспечение, любые программы, установленные на оборудовании, и/или документация, доставляемая конечным пользователям правительства США, является «коммерческим компьютерным программным обеспечением». в соответствии с применимым Положением о федеральных закупках и дополнительные положения.Таким образом, использование, копирование, раскрытие, модификация и адаптация программ, включая любую операционную систему, интегрированное программное обеспечение, любое программы, установленные на оборудовании, и/или документация подлежат лицензированию условия и лицензионные ограничения, применимые к программам. Другие права не предоставляются правительству США.

Данное программное или аппаратное обеспечение разработано для общего использования в различных приложения для управления информацией.Он не разработан и не предназначен для использования в каких-либо потенциально опасные приложения, в том числе приложения, которые могут создать риск личный вред. Если вы используете это программное или аппаратное обеспечение в опасных приложениях, то вы несете ответственность за принятие всех необходимых мер по отказоустойчивости, резервному копированию, резервированию и иные меры, обеспечивающие его безопасное использование. Корпорация Oracle и ее аффилированные лица отказываются от любую ответственность за любые убытки, вызванные использованием этого программного или аппаратного обеспечения в опасных условиях. Приложения.

Oracle и Java являются зарегистрированными товарными знаками Oracle и/или ее филиалы. Другие наименования могут быть торговыми марками их владельцев.

Intel и Intel Xeon являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками Intel. Корпорация. Все товарные знаки SPARC используются по лицензии и являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками SPARC International, Inc. AMD, Opteron, логотип AMD и Логотип AMD Opteron является товарным знаком или зарегистрированным товарным знаком Advanced Micro Devices.UNIX является зарегистрированным товарным знаком The Open Group.

Это программное или аппаратное обеспечение и документация могут обеспечивать доступ или информацию о контенте, продуктах и ​​услугах от третьих лиц. Корпорация Оракл и ее аффилированные лица не несут ответственности и прямо отказываются от всех гарантий любого вид в отношении стороннего контента, продуктов и услуг, если не указано иное в применимом соглашении между вами и Oracle.Корпорация Oracle и ее аффилированные лица не несут ответственности за любые убытки, расходы или ущерб, понесенные в связи с вашим доступ или использование стороннего контента, продуктов или услуг, за исключением случаев, указанных в применимое соглашение между вами и Oracle.

Как создать собственного чат-бота с помощью глубокого обучения | by Amila Viraj

Полное пошаговое руководство по внедрению интеллектуального решения для чат-ботов

Если вы заинтересованы в разработке чат-ботов, вы можете узнать, что существует множество мощных фреймворков, инструментов и платформ для разработки ботов. которые можно использовать для реализации интеллектуальных решений для чат-ботов.Как насчет разработки простого интеллектуального чат-бота с нуля с использованием глубокого обучения, а не с использованием какой-либо среды разработки ботов или любой другой платформы. В этом руководстве вы узнаете, как разработать комплексное решение для интеллектуального чат-бота для конкретной предметной области, используя глубокое обучение с помощью Keras.

Фото Сэма Вуда с flickr

Прежде чем перейти к разделу кодирования, нам нужно понять некоторые концепции дизайна. Поскольку мы собираемся разработать модель, основанную на глубоком обучении, нам нужны данные для обучения нашей модели.Но мы не собираемся собирать или загружать какой-либо большой набор данных, так как это простой чат-бот. Мы можем просто создать собственный набор данных для обучения модели. Чтобы создать этот набор данных, нам нужно понять, какие намерения мы собираемся тренировать. «Намерение » — это намерение пользователя, взаимодействующего с чат-ботом, или намерение каждого сообщения, которое чат-бот получает от конкретного пользователя. В зависимости от домена, в котором вы разрабатываете решение для чат-бота, эти намерения могут различаться от одного решения для чат-бота к другому.Поэтому важно понимать правильные намерения вашего чат-бота в отношении домена, с которым вы собираетесь работать.

Тогда зачем ему определять эти намерения? Это очень важный момент для понимания. Чтобы отвечать на вопросы, выполнять поиск в базе знаний домена и выполнять различные другие задачи для продолжения разговора с пользователем, вашему чат-боту действительно необходимо понимать, что говорят пользователи или что они намерены делать. Вот почему ваш чат-бот должен понимать намерения, стоящие за сообщениями пользователя (чтобы определить намерение пользователя).

Как заставить чат-бота понимать намерения, чтобы пользователи чувствовали, что он знает, чего они хотят, и давал точные ответы. Стратегия здесь заключается в том, чтобы определить различные намерения и создать обучающие образцы для этих намерений и обучить модель чат-бота с помощью этих данных обучающего образца в качестве данных обучения модели (X) и намерений в качестве категорий обучения модели (Y).

Требуемые пакеты

Требуемые пакеты Python следующие (здесь я упомянул пакеты с версиями, которые я использовал для разработки)

Определить намерения

Я определю несколько простых намерений и набор сообщений, соответствующих этим намерения, а также отображать некоторые ответы в соответствии с каждой категорией намерений.Я создам файл JSON с именем «intents.json», включая эти данные, следующим образом.

Подготовка данных

Сначала нам нужно импортировать все необходимые пакеты

Теперь мы загружаем файл json и извлекаем необходимые данные.

Переменная « training_sentences » содержит все обучающие данные (которые представляют собой образцы сообщений в каждой категории намерений), а переменная « training_labels » содержит все целевые метки, соответствующие каждому учебным данным.

Затем мы используем функцию « LabelEncoder() », предоставленную scikit-learn, для преобразования целевых меток в понятную форму модели.

Затем мы векторизируем наш корпус текстовых данных с помощью класса « Tokenizer », и это позволяет нам ограничить размер нашего словаря до определенного числа. Когда мы используем этот класс для задачи предварительной обработки текста, по умолчанию все знаки препинания будут удалены, превращая тексты в последовательности слов, разделенных пробелами, а затем эти последовательности разбиваются на списки токенов. Затем они будут проиндексированы или векторизованы. Мы также можем добавить «oov_token», который является значением «out of token», чтобы иметь дело со словами (токенами) из словаря во время вывода.

Метод « pad_sequences » используется для придания всем последовательностям обучающего текста одинакового размера.

Обучение модели

Давайте определим нашу архитектуру нейронной сети для предлагаемой модели, и для этого мы используем класс модели « Sequential » Keras.

Архитектура нашей модели выглядит следующим образом.

Теперь мы готовы обучить нашу модель. Просто мы можем вызвать метод « подгонка » с обучающими данными и метками.

После обучения лучше сохранить все необходимые файлы, чтобы использовать их во время вывода. Таким образом, мы сохраняем обученную модель, подогнанный объект токенизатора и подогнанный объект кодировщика меток.

Вывод

Хорошо!!!! теперь пришло время проверить, как работает наша модель. 😊

Мы собираемся реализовать функцию чата для общения с реальным пользователем. При получении нового пользовательского сообщения чат-бот рассчитает сходство между новой текстовой последовательностью и обучающими данными.Учитывая оценки достоверности, полученные для каждой категории, он классифицирует сообщение пользователя по намерению с наивысшей оценкой достоверности.

Вы видите, что он работает отлично!!!

Интеграция с чат-приложениями

Кроме того, вы можете интегрировать обученную модель чат-бота с любым другим чат-приложением, чтобы сделать его более эффективным для взаимодействия с реальными пользователями.

Я уже разработал приложение с использованием flask и интегрировал эту обученную модель чат-бота с этим приложением.

Окончательное решение выглядит следующим образом:

Заключительные мысли

Мы обсудили, как разработать модель чат-бота с использованием глубокого обучения с нуля и как мы можем использовать ее для взаимодействия с реальными пользователями. С помощью этих шагов каждый может реализовать своего собственного чат-бота, относящегося к любому домену.

В качестве дальнейших улучшений вы можете попробовать различные задачи для повышения производительности и возможностей.

  • Использовать дополнительные данные для обучения: Вы можете добавить дополнительные данные в набор обучающих данных.Большой набор данных с большим количеством намерений может привести к созданию мощного решения для чат-бота.
  • Применение различных методов НЛП: Вы можете добавить в решение для чат-бота дополнительные решения НЛП, например NER (Распознавание именованных сущностей), чтобы добавить больше функций в чат-бот. Имея модель NER вместе с вашим чат-ботом, вы можете легко найти любую сущность, которая появлялась в сообщениях чата пользователя, и использовать ее для дальнейших разговоров. А также вы можете добавить модель Sentiment Analysis для определения различных тонов настроений, стоящих за сообщениями пользователей, и это точно придаст вашему чат-боту дополнительные цвета.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.